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龙图腾网获悉宁波航运交易所有限公司申请的专利一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510751910.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法是由冯扬文;侯世波;吴峥峰;徐晓炜;王笳点设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法，整理并收集船舶AIS数据、船舶运力数据、船期计划数据及港口集装箱量吞吐量数据，提取每月特定港口内所有集装箱船舶的信息数据；根据船舶名称编号，关联AIS船舶轨迹数据、船舶档案与船期计划数据，构建船舶尺寸大小、在泊时间新特征，生成船舶信息数据特征表；将所述船舶信息数据特征表分别输入神经网络和梯度提升树，分别训练得到港口集装箱量预测模型；对神经网络模型与梯度提升树模型进行加权融合，生成最终预测模型，得到每月港口集装箱量预测结果。本发明基于多源数据融合与混合机器学习模型，实现港口吞吐量的高精度预测及为港口生产经营策略的动态优化提供指导。

本发明授权一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIS大数据的港口集装箱量预测分析方法，包括以下步骤： S1. 整理并收集船舶AIS数据、船舶运力数据、船期计划数据及港口集装箱量吞吐量数据，提取每月特定港口内所有集装箱船舶的信息数据，并对AIS数据进行清洗与校验，包括剔除轨迹漂移点、修复缺失字段； S2. 根据船舶名称编号，关联AIS船舶轨迹数据、船舶档案与船期计划数据，构建船舶尺寸大小、在泊时间新特征，生成船舶信息数据特征表；S2步骤中包括以下内容： S201. 基于动态阈值划分船舶尺寸，计算公式为： ；其中，为研究时间范围内船舶额定TEU均值，为标准差； S202. 根据AIS经纬度信息确定船舶停靠码头，统计各码头靠泊船舶数量； S203. 计算船舶总靠泊时间，公式为： ； 其中，为第类船舶总靠泊时间，的取值为大中小L，M，S三种尺寸大小，为每艘第类船舶离开泊位的时间，为每艘第类船舶进入泊位的时间；n为滑动窗口大小； 所述步骤S2还包括：引入动态滑动窗口，将历史数据均值作为新特征，计算公式为： ; 其中，k滑动窗口大小，为第d月数据新生成的特征，为第d月前月的港口集装箱吞吐量； S3. 将特征表分别输入多层感知机MLP神经网络和XGBoost梯度提升树进行训练，目标函数分别为均方误差最小化和梯度提升树损失函数优化，分别训练得到港口集装箱量预测模型； S4.根据MLP神经网络模型和XGBoost梯度提升树模型在测试集上的均方根误差RMSE，按反向比例计算权重，加权融合两模型的预测结果，生成最终港口集装箱量预测值，并计算融合模型的RMSE以验证精度； 所述步骤S4中模型融合的权重计算公式为： ；其中为最终输出结果，为神经网络模型输出结果，为树模型输出结果，，为两种模型的权重，具体计算公式如下所示： ； 其中、分别表示神经网络模型和树模型在测试集上的性能，以均方根误差进行体现； 所述步骤S4还包括：若融合模型的RMSE超过预设阈值，则动态调整模型权重或重新优化多层感知机MLP神经网络模型和XGBoost梯度提升树模型参数；还包括步骤S5.基于每月港口集装箱量预测结果生成港口生产经营策略优化建议，调整资源配置；所述调整资源配置包括：根据预测的集装箱吞吐量，增加或减少码头设备调度、增加或减少人力资源及增加或减少堆场存储策略。

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